Kaggle Top1% 是如何炼成的！

Posted 2021-10-09 Datawhale

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 Datawhale干货 

作者：吴晓晖，中山大学硕士

原文链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282

不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数据（现实数据往往有着残缺的输入，类别严重不均衡，分布不一致甚至随时变动的测试集，几乎没有可以参考的论文），这往往让刚进入工作的同学手忙脚乱，无所适从。

Kaggle则提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡，问题的定义基本良好，却夹着或多或少的难点，一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动，能不断地获得启发，受益良多。即使对于一些学有所成的高手乃至大牛，参加Kaggle也常常会获得很多启发，与来着世界各地的队伍进行厮杀的刺激更让人欲罢不能。更重要的是，Kaggle是业界普遍承认的竞赛平台，能从Kaggle上的一些高质量竞赛获取好名次，是对自己实力极好的证明，还能给自己的履历添上光辉的一笔。如果能获得金牌，杀入奖金池，那更是名利兼收，再好不过。

Kaggle适用于以下人群：

• 我是小白，但是对数据科学充满求知欲。

• 我想要历练自己的数据挖掘和机器学习技能，成为一名真正的数据科(lao)学(si)家(ji)。

• 我想赢取奖金，成为人生赢家。

0 简介

Kaggle创办于2010年，目前已经被Google收购，是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛，并且获得了前1%的成绩(3307支队伍)。这是笔者Kaggle首战，所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路，并且和大家分享我们参赛的一些心得。

Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛，比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”。其中的样本如下：

也许是作为Kaggle上为数不多的NLP比赛，这看似简单的比赛却吸引了众多的参赛队伍。由于这是NLP问题，所以接下来的介绍都会偏向于NLP，本文会分为以下三个部分：

1. 打Kaggle比赛的大致套路。（比赛篇）

2. 我们队伍和其他出色队伍的参赛经验。（经验篇）

3. 完成Kaggle比赛需要学会哪些实用的工具。（工具篇）

1. 比赛篇

为了方便，我们先定义几个名词： 

• Feature 特征变量，也叫自变量，是样本可以观测到的特征，通常是模型的输入。

• Label 标签，也叫目标变量，需要预测的变量，通常是模型的标签或者输出。

• Train Data 训练数据，有标签的数据，由举办方提供。

• Test Data 测试数据，标签未知，是比赛用来评估得分的数据，由举办方提供。

• Train Set 训练集，从Train Data中分割得到的，用于训练模型（常用于交叉验证）。

• Valid Set 验证集，从Train Data中分割得到的，用于验证模型（常用于交叉验证）。

1.1 分析题目

拿到赛题以后，第一步就是要破题，我们需要将问题转化为相应的机器学习问题。其中，Kaggle 最常见的机器学习问题类型有：

• 回归问题

• 分类问题(二分类、多分类、多标签) 多分类只需从多个类别中预测一个类别，而多标签则需要预测出多个类别。

比如Quora的比赛就是二分类问题，因为只需要判断两个问句的语义是否相似。

1.2 数据分析(Data Exploration)

所谓数据挖掘，当然是要从数据中去挖掘我们想要的东西，我们需要通过人为地去分析数据，才可以发现数据中存在的问题和特征。我们需要在观察数据的过程中思考以下几个问题：

• 数据应该怎么清洗和处理才是合理的？

• 根据数据的类型可以挖掘怎样的特征？

• 数据中的哪些特征会对标签的预测有帮助？

1.2.1 统计分析 

对于数值类变量(Numerical Variable)，我们可以得到min，max，mean，meduim，std等统计量，用pandas可以方便地完成，结果如下：

从上图中可以观察Label是否均衡，如果不均衡则需要进行over sample少数类，或者down sample多数类。我们还可以统计Numerical Variable之间的相关系数，用pandas就可以轻松获得相关系数矩阵：

观察相关系数矩阵可以让你找到高相关的特征，以及特征之间的冗余度。而对于文本变量，可以统计词频(TF)，TF-IDF，文本长度等等，更详细的内容可以参考这里：

https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/simple-leaky-exploration-notebook-quora?scriptVersionId=1184830

1.2.2 可视化

人是视觉动物，更容易接受图形化的表示，因此可以将一些统计信息通过图表的形式展示出来，方便我们观察和发现。比如用直方图展示问句的频数：

或者绘制相关系数矩阵:

常用的可视化工具有matplotlib和seaborn。当然，你也可以跳过这一步，因为可视化不是解决问题的重点。

1.3 数据预处理(Data Preprocessing)

刚拿到手的数据会出现噪声，缺失，脏乱等现象，我们需要对数据进行清洗与加工，从而方便进行后续的工作。针对不同类型的变量，会有不同的清洗和处理方法：

• 对于数值型变量(Numerical Variable)，需要处理离群点，缺失值，异常值等情况。

• 对于类别型变量(Categorical Variable)，可以转化为one-hot编码。

• 文本数据是较难处理的数据类型，文本中会有垃圾字符，错别字(词)，数学公式，不统一单位和日期格式等。我们还需要处理标点符号，分词，去停用词，对于英文文本可能还要词性还原(lemmatize)，抽取词干(stem)等等。

1.4 特征工程(Feature Engineering)

都说特征为王，特征是决定效果最关键的一环。我们需要通过探索数据，利用人为先验知识，从数据中总结出特征。

1.4.1 特征抽取(Feature Extraction)

我们应该尽可能多地抽取特征，只要你认为某个特征对解决问题有帮助，它就可以成为一个特征。特征抽取需要不断迭代，是最为烧脑的环节，它会在整个比赛周期折磨你，但这是比赛取胜的关键，它值得你耗费大量的时间。 

那问题来了，怎么去发现特征呢？光盯着数据集肯定是不行的。如果你是新手，可以先耗费一些时间在Forum上，看看别人是怎么做Feature Extraction的，并且多思考。虽然Feature Extraction特别讲究经验，但其实还是有章可循的：

• 对于Numerical Variable，可以通过线性组合、多项式组合来发现新的Feature。

• 对于文本数据，有一些常规的Feature。比如，文本长度，Embeddings，TF-IDF，LDA，LSI等，你甚至可以用深度学习提取文本特征（隐藏层）。

• 如果你想对数据有更深入的了解，可以通过思考数据集的构造过程来发现一些magic feature，这些特征有可能会大大提升效果。在Quora这次比赛中，就有人公布了一些magic feature。

• 通过错误分析也可以发现新的特征（见1.5.2小节）。

1.4.2 特征选择(Feature Selection)

在做特征抽取的时候，我们是尽可能地抽取更多的Feature，但过多的Feature会造成冗余，噪声，容易过拟合等问题，因此我们需要进行特征筛选。特征选择可以加快模型的训练速度，甚至还可以提升效果。 

特征选择的方法多种多样，最简单的是相关度系数(Correlation coefficient)，它主要是衡量两个变量之间的线性关系，数值在[-1.0, 1.0]区间中。数值越是接近0，两个变量越是线性不相关。但是数值为0，并不能说明两个变量不相关，只是线性不相关而已。

我们通过一个例子来学习一下怎么分析相关系数矩阵：

相关系数矩阵是一个对称矩阵，所以只需要关注矩阵的左下角或者右上角。我们可以拆成两点来看：

• Feature和Label的相关度可以看作是该Feature的重要度，越接近1或-1就越好。

• Feature和Feature之间的相关度要低，如果两个Feature的相关度很高，就有可能存在冗余。

除此之外，还可以训练模型来筛选特征，比如带L1或L2惩罚项的Linear Model、Random Forest、GDBT等，它们都可以输出特征的重要度。在这次比赛中，我们对上述方法都进行了尝试，将不同方法的平均重要度作为最终参考指标，筛选掉得分低的特征。

1.5 建模(Modeling)

终于来到机器学习了，在这一章，我们需要开始炼丹了。

1.5.1 模型

机器学习模型有很多，建议均作尝试，不仅可以测试效果，还可以学习各种模型的使用技巧。其实，几乎每一种模型都有回归和分类两种版本，常用模型有：

• KNN

• SVM

• Linear Model（带惩罚项）

• ExtraTree

• RandomForest

• Gradient Boost Tree

• Neural Network

幸运的是，这些模型都已经有现成的工具（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM等）可以使用，不用自己重复造轮子。但是我们应该要知道各个模型的原理，这样在调参的时候才会游刃有余。当然，你也使用PyTorch／Tensorflow／Keras等深度学习工具来定制自己的Deep Learning模型，玩出自己的花样。

1.5.2 错误分析

人无完人，每个模型不可能都是完美的，它总会犯一些错误。为了解某个模型在犯什么错误，我们可以观察被模型误判的样本，总结它们的共同特征，我们就可以再训练一个效果更好的模型。这种做法有点像后面Ensemble时提到的Boosting，但是我们是人为地观察错误样本，而Boosting是交给了机器。通过错误分析->发现新特征->训练新模型->错误分析，可以不断地迭代出更好的效果，并且这种方式还可以培养我们对数据的嗅觉。

举个例子，这次比赛中，我们在错误分析时发现，某些样本的两个问句表面上很相似，但是句子最后提到的地点不一样，所以其实它们是语义不相似的，但我们的模型却把它误判为相似的。比如这个样本： 

• Question1: Which is the best digital marketing institution in banglore?

• Question2: Which is the best digital marketing institute in Pune?

为了让模型可以处理这种样本，我们将两个问句的最长公共子串(Longest Common Sequence)去掉，用剩余部分训练一个新的深度学习模型，相当于告诉模型看到这种情况的时候就不要判断为相似的了。因此，在加入这个特征后，我们的效果得到了一些提升。

1.5.3 调参

在训练模型前，我们需要预设一些参数来确定模型结构（比如树的深度）和优化过程（比如学习率），这种参数被称为超参（Hyper-parameter），不同的参数会得到的模型效果也会不同。总是说调参就像是在“炼丹”，像一门“玄学”，但是根据经验，还是可以找到一些章法的：

• 根据经验，选出对模型效果影响较大的超参。

• 按照经验设置超参的搜索空间，比如学习率的搜索空间为[0.001，0.1]。

• 选择搜索算法，比如Random Search、Grid Search和一些启发式搜索的方法。

• 验证模型的泛化能力（详见下一小节）。

1.5.4 模型验证(Validation)

在Test Data的标签未知的情况下，我们需要自己构造测试数据来验证模型的泛化能力，因此把Train Data分割成Train Set和Valid Set两部分，Train Set用于训练，Valid Set用于验证。

• 简单分割

将Train Data按一定方法分成两份，比如随机取其中70%的数据作为Train Set，剩下30%作为Valid Set，每次都固定地用这两份数据分别训练模型和验证模型。这种做法的缺点很明显，它没有用到整个训练数据，所以验证效果会有偏差。通常只会在训练数据很多，模型训练速度较慢的时候使用。

• 交叉验证

交叉验证是将整个训练数据随机分成K份，训练K个模型，每次取其中的K-1份作为Train Set，留出1份作为Valid Set，因此也叫做K-fold。至于这个K，你想取多少都可以，但一般选在3～10之间。我们可以用K个模型得分的mean和std，来评判模型得好坏（mean体现模型的能力，std体现模型是否容易过拟合），并且用K-fold的验证结果通常会比较可靠。 

如果数据出现Label不均衡情况，可以使用Stratified K-fold，这样得到的Train Set和Test Set的Label比例是大致相同。

1.6 模型集成(Ensemble)

曾经听过一句话，”Feature为主，Ensemble为后”。Feature决定了模型效果的上限，而Ensemble就是让你更接近这个上限。Ensemble讲究“好而不同”，不同是指模型的学习到的侧重面不一样。举个直观的例子，比如数学考试，A的函数题做的比B好，B的几何题做的比A好，那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。

常见的Ensemble方法有Bagging、Boosting、Stacking、Blending。

1.6.1 Bagging

Bagging是将多个模型（基学习器）的预测结果简单地加权平均或者投票。Bagging的好处在于可以并行地训练基学习器，其中Random Forest就用到了Bagging的思想。举个通俗的例子，如下图：

老师出了两道加法题，A同学和B同学答案的加权要比A和B各自回答的要精确。 

Bagging通常是没有一个明确的优化目标的，但是有一种叫Bagging Ensemble Selection的方法，它通过贪婪算法来Bagging多个模型来优化目标值。在这次比赛中，我们也使用了这种方法。

1.6.2 Boosting

Boosting的思想有点像知错能改，每训练一个基学习器，是为了弥补上一个基学习器所犯的错误。其中著名的算法有AdaBoost，Gradient Boost。Gradient Boost Tree就用到了这种思想。 

我在1.2.3节(错误分析)中提到Boosting，错误分析->抽取特征->训练模型->错误分析，这个过程就跟Boosting很相似。

1.6.3 Stacking

Stacking是用新的模型（次学习器）去学习怎么组合那些基学习器，它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合，那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活，它可以将学习器一层一层地堆砌起来，形成一个网状的结构，如下图：

举个更直观的例子，还是那两道加法题：

这里A和B可以看作是基学习器，C、D、E都是次学习器。 

• Stage1: A和B各自写出了答案。

• Stage2: C和D偷看了A和B的答案，C认为A和B一样聪明，D认为A比B聪明一点。他们各自结合了A和B的答案后，给出了自己的答案。

• Stage3: E偷看了C和D的答案，E认为D比C聪明，随后E也给出自己的答案作为最终答案。

在实现Stacking时，要注意的一点是，避免标签泄漏(Label Leak)。在训练次学习器时，需要上一层学习器对Train Data的测试结果作为特征。如果我们在Train Data上训练，然后在Train Data上预测，就会造成Label Leak。为了避免Label Leak，需要对每个学习器使用K-fold，将K个模型对Valid Set的预测结果拼起来，作为下一层学习器的输入。如下图：

由图可知，我们还需要对Test Data做预测。这里有两种选择，可以将K个模型对Test Data的预测结果求平均，也可以用所有的Train Data重新训练一个新模型来预测Test Data。所以在实现过程中，我们最好把每个学习器对Train Data和对Test Data的测试结果都保存下来，方便训练和预测。 

对于Stacking还要注意一点，固定K-fold可以尽量避免Valid Set过拟合，也就是全局共用一份K-fold，如果是团队合作，组员之间也是共用一份K-fold。如果想具体了解为什么需要固定K-fold，请看这里：

https://www.zhihu.com/question/61467937/answer/188191424

1.6.4 Blending

Blending与Stacking很类似，它们的区别可以参考这里:

https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/

1.7 后处理

有些时候在确认没有过拟合的情况下，验证集上做校验时效果挺好，但是将测试结果提交后的分数却不如人意，这时候就有可能是训练集的分布与测试集的分布不一样而导致的。这时候为了提高LeaderBoard的分数，还需要对测试结果进行分布调整。

比如这次比赛，训练数据中正类的占比为0.37，那么预测结果中正类的比例也在0.37左右，然后Kernel上有人通过测试知道了测试数据中正类的占比为0.165，所以我们也对预测结果进行了调整，得到了更好的分数。具体可以看这里：

https://www.kaggle.com/davidthaler/how-many-1-s-are-in-the-public-lb

2. 经验篇

2.1 我们的方案（33th）

深度学习具有很好的模型拟合能力，使用深度学习可以较快得获取一个不错的Baseline，对这个问题整体的难度有一个初始的认识。虽然使用深度学习可以免去繁琐的手工特征，但是它也有能力上限，所以提取传统手工特征还是很有必要的。我们尝试Forum上别人提供的方法，也尝试自己思考去抽取特征。总结一下，我们抽取的手工特征可以分为以下4种：

• Text Mining Feature，比如句子长度；两个句子的文本相似度，如N-gram的编辑距离，Jaccard距离等；两个句子共同的名词，动词，疑问词等。

• Embedding Feature，预训练好的词向量相加求出句子向量，然后求两个句子向量的距离，比如余弦相似度、欧式距离等等。

• Vector Space Feature，用TF-IDF矩阵来表示句子，求相似度。

• Magic Feature，是Forum上一些选手通过思考数据集构造过程而发现的Feature，这种Feature往往与Label有强相关性，可以大大提高预测效果。

我们的系统整体上使用了Stacking的框架，如下图：

• Stage1: 将两个问句与Magic Feature输入Deep Learning中，将其输出作为下一层的特征（这里的Deep Learning相当于特征抽取器）。我们一共训练了几十个Deep Learning Model。

• Stage2: 将Deep Learning特征与手工抽取的几百个传统特征拼在一起，作为输入。在这一层，我们训练各种模型，有成百上千个。

• Stage3: 上一层的输出进行Ensemble Selection。

比赛中发现的一些深度学习的局限：

通过对深度学习产生的结果进行错误分析，并且参考论坛上别人的想法，我们发现深度学习没办法学到的特征大概可以分为两类： 

• 对于一些数据的Pattern，在Train Data中出现的频数不足以让深度学习学到对应的特征，所以我们需要通过手工提取这些特征。

• 由于Deep Learning对样本做了独立同分布假设（iid），一般只能学习到每个样本的特征，而学习到数据的全局特征，比如TF-IDF这一类需要统计全局词频才能获取的特征，因此也需要手工提取这些特征。

传统的机器学习模型和深度学习模型之间也存在表达形式上的不同。虽然传统模型的表现未必比深度学习好，但它们学到的Pattern可能不同，通过Ensemble来取长补短，也能带来性能上的提升。因此，同时使用传统模型也是很有必要的。

2.2 第一名的解决方案

比赛结束不久，第一名也放出了他们的解决方案，我们来看看他们的做法。

https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs/discussion/34355

他们的特征总结为三个类别：

• Embedding Feature

• Text Mining Feature

• Structural Feature（他们自己挖掘的Magic Feature）

并且他们也使用了Stacking的框架，并且使用固定的k-fold：

• Stage1: 使用了Deep Learning，XGBoost，LightGBM，ExtraTree，Random Forest，KNN等300个模型。

• Stage2: 用了手工特征和第一层的预测和深度学习模型的隐藏层，并且训练了150个模型。

• Stage3: 使用了分别是带有L1和L2的两种线性模型。

• Stage4: 将第三层的结果加权平均。

对比以后发现我们没有做LDA、LSI等特征，并且N-gram的粒度没有那么细（他们用了8-gram），还有他们对Magic Feature的挖掘更加深入。还有一点是他们的Deep Learning模型设计更加合理，他们将筛选出来的手工特征也输入到深度学习模型当中，我觉得这也是他们取得好效果的关键。因为显式地将手工特征输入给深度学习模型，相当于告诉“它你不用再学这些特征了，你去学其他的特征吧”，这样模型就能学到更多的语义信息。所以，我们跟他们的差距还是存在的。

3. 工具篇

工欲善其事，必先利其器。

Kaggle 的上常工具除了大家耳熟能详的XGBoost之外, 这里要着重推荐的是一款由微软推出的LightGBM，这次比赛中我们就用到了。LightGBM的用法与XGBoost相似，两者使用的区别是XGBoost调整的一个重要参数是树的高度，而LightGBM调整的则是叶子的数目。与XGBoost 相比, 在模型训练时速度快, 单模型的效果也略胜一筹。 

调参也是一项重要工作，调参的工具主要是Hyperopt，它是一个使用搜索算法来优化目标的通用框架，目前实现了Random Search和Tree of Parzen Estimators (TPE)两个算法。 

对于 Stacking，Kaggle 的一位名为Μαριος Μιχαηλιδης的GrandMaster使用Java开发了一款集成了各种机器学习算法的工具包StackNet，据说在使用了它以后你的效果一定会比原来有所提升，值得一试。

以下总结了一些常用的工具：

• Numpy | 必用的科学计算基础包，底层由C实现，计算速度快。

• Pandas | 提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。

• NLTK | 自然语言工具包，集成了很多自然语言相关的算法和资源。

• Stanford CoreNLP | Stanford的自然语言工具包，可以通过NLTK调用。

• Gensim | 主题模型工具包，可用于训练词向量，读取预训练好的词向量。

• scikit-learn | 机器学习Python包 ，包含了大部分的机器学习算法。

• XGBoost／LightGBM | Gradient Boosting 算法的两种实现框架。

• PyTorch／TensorFlow／Keras | 常用的深度学习框架。

• StackNet | 准备好特征之后，可以直接使用的Stacking工具包。

• Hyperopt | 通用的优化框架，可用于调参。

4. 总结与建议

在参加某个比赛前，要先衡量自己的机器资源能否足够支撑你完成比赛。比如一个有几万张图像的比赛，而你的显存只有2G，那很明显你是不适合参加这个比赛的。当你选择了一个比赛后，可以先“热热身”，稍微熟悉一下数据，粗略地跑出一些简单的模型，看看自己在榜上的排名，然后再去慢慢迭代。

Kaggle有许多大牛分享Kernel, 有许多Kernel有对于数据精辟的分析，以及一些baseline 模型, 对于初学者来说是很好的入门资料。在打比赛的过程中可以学习别人的分析方法，有利于培养自己数据嗅觉。甚至一些Kernel会给出一些data leak，会对于比赛提高排名有极大的帮助。

其次是Kaggle已经举办了很多比赛, 有些比赛有类似之处, 比如这次的Quora比赛就与之前的Home Depot Product Search Relevance 有相似之处，而之前的比赛前几名已经放出了比赛的idea甚至代码，这些都可以借鉴。

另外，要足够地重视Ensemble，这次我们组的最终方案实现了paper " Ensemble Selection from Libraries of Models" 的想法，所以有些比赛可能还需要读一些paper，尤其对于深度学习相关的比赛，最新paper，最新模型的作用就举足轻重了。

而且，将比赛代码的流程自动化，是提高比赛效率的一个关键，但是往往初学者并不能很好地实现自己的自动化系统。我的建议是初学者不要急于构建自动化系统，当你基本完成整个比赛流程后，自然而然地就会在脑海中形成一个框架，这时候再去构建你的自动化系统会更加容易。

最后，也是最重要的因素之一就是时间的投入，对于这次比赛， 我们投入了差不多三个多月，涉及到了对于各种能够想到的方案的尝试。尤其最后一个月，基本上每天除了睡觉之外的时间都在做比赛。所以要想在比赛中拿到好名次，时间的投入必不可少。另外对于国外一些介绍kaggle比赛的博客(比如官方博客)也需要了解学习，至少可以少走弯路，本文的结尾列出了一些参考文献，都值得细细研读。

最后的最后，请做好心理准备，这是一场持久战。因为比赛会给你带来压力，也许过了一晚，你的排名就会一落千丈。还有可能造成出现失落感，焦虑感，甚至失眠等症状。但请你相信，它会给你带来意想不到的惊喜，认真去做，你会觉得这些都是值得的。

5. 致谢

感谢@刘思聪对本文详细审阅，也感谢@郑华滨对本文的指正。同时也感谢@一壶酒兮真狂士和@ChingKitWong在比赛期间带我一起努力拼杀，真的学到了很多。

参考文献： 

1. http://59.80.44.99/www.cs.cornell.edu/~alexn/papers/shotgun.icml04.revised.rev2.pdf

2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/26820998

3. https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/

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